Halcon基础-瓶盖带角度的OCR批量识别
Halcon基础-OCR识别
- 1、OCR识别素材
- 2、创建路径文件
- 3、Halcon代码实现
- 4、运行效果
- 5、资源获取
1、OCR识别素材
这里我准备了7张不同角度的OCR图片,如下所示:

2、创建路径文件
按照下图所示创建全部文件夹和文件:
01用来存放OCR识别原图
c01 用来存放每张图裁剪出来的OCR区域
OCRText 用来存放每张图识别出来的OCR结果




3、Halcon代码实现
create_text_model_reader ('manual', [], TextModel)
set_text_model_param (TextModel, 'manual_char_width', 14)
set_text_model_param (TextModel, 'manual_char_height', 18)
set_text_model_param (TextModel, 'manual_stroke_width', 1.8)
set_text_model_param (TextModel, 'manual_return_punctuation', 'false')
set_text_model_param (TextModel, 'manual_uppercase_only', 'true')
set_text_model_param (TextModel, 'manual_fragment_size_min', 3)
set_text_model_param (TextModel, 'manual_eliminate_border_blobs', 'true')
set_text_model_param (TextModel, 'manual_base_line_tolerance', 0.2)
set_text_model_param (TextModel, 'manual_max_line_num', 2)
read_ocr_class_mlp ('Industrial_NoRej.omc', OcrHandle)* 设置文件夹路径
FolderPath := 'C:/Users/Administrator/Desktop/盖码测试/01'
* 使用find_files查找所有.jpg文件
list_files (FolderPath, 'files', Files)
* 获取文件的数量
NumFiles := |Files|
* 循环读取每一张图片 for Index := 0 to NumFiles-1 by 1 FileName := Files[Index] read_image(Image, FileName) rgb1_to_gray (Image, GrayImage)emphasize (GrayImage, ImageEmphasize, 10, 10, 18)threshold (ImageEmphasize, Regions, 0, 150)dilation_circle (Regions, RegionDilation, 2)erosion_circle (RegionDilation, RegionErosion, 2)connection (RegionErosion, ConnectedRegions) select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 50, 200)union1 (SelectedRegions, RegionUnion)dilation_circle (RegionUnion, RegionDilation, 22)connection (RegionDilation, ConnectedRegions)select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, ['area','width','height'], 'and', [8000,30,30], [23000,300,300])*intersection (ImageEmphasize, RegionDilation, RegionIntersection)*reduce_domain (ImageEmphasize, RegionIntersection, ImageReduced)*area_center (RegionIntersection, Area, Row, Column)area_center (SelectedRegions, Area, Row, Column)*orientation_region (RegionDilation, Phi)*椭圆拟合求出旋转角度elliptic_axis_gray (SelectedRegions, ImageEmphasize, Ra, Rb, Phi)hom_mat2d_identity (HomMat2DIdentity)hom_mat2d_rotate (HomMat2DIdentity, -Phi, Row[0], Column[0], HomMat2DRotate)*旋转区域affine_trans_region (SelectedRegions, RegionAffineTrans, HomMat2DRotate, 'nearest_neighbor')*旋转图像affine_trans_image (ImageEmphasize, ImageAffineTrans, HomMat2DRotate, 'constant', 'false')reduce_domain (ImageAffineTrans, RegionAffineTrans, ImageReduced)crop_domain (ImageReduced, Image)write_image (Image, 'png', 0, 'C:/Users/Administrator/Desktop/盖码测试/c01/'+Index+'.png')get_image_size (Image, Width, Height)
gen_rectangle1 (ROI_OCR_01_0, 0, 0,Height, Width)access_channel (Image, TmpObj_Mono, 1)reduce_domain (TmpObj_Mono, ROI_OCR_01_0, TmpObj_MonoReduced_OCR_01_0)TmpCtrl_Orientation := 0TmpCtrl_RangeMin := -0.174533TmpCtrl_RangeMax := 0.174533text_line_orientation (TmpObj_MonoReduced_OCR_01_0, TmpObj_MonoReduced_OCR_01_0, 18, TmpCtrl_Orientation+TmpCtrl_RangeMin, TmpCtrl_Orientation+TmpCtrl_RangeMax, TmpCtrl_Orientation)hom_mat2d_identity (TmpCtrl_MatrixIdentity)hom_mat2d_rotate (TmpCtrl_MatrixIdentity, -TmpCtrl_Orientation, 0, 0, TmpCtrl_MatrixRotation)get_domain (TmpObj_MonoReduced_OCR_01_0, TmpObj_Domain)get_system ('clip_region', TmpCtrl_ClipRegion)set_system ('clip_region', 'false')dilation_circle (TmpObj_Domain, TmpObj_DomainExpanded, 9)affine_trans_region (TmpObj_DomainExpanded, TmpObj_DomainTransformedRaw, TmpCtrl_MatrixRotation, 'true')smallest_rectangle1 (TmpObj_DomainTransformedRaw, TmpCtrl_Row1, TmpCtrl_Col1, TmpCtrl_Row2, TmpCtrl_Col2)hom_mat2d_translate (TmpCtrl_MatrixIdentity, -TmpCtrl_Row1, -TmpCtrl_Col1, TmpCtrl_MatrixTranslation)hom_mat2d_compose (TmpCtrl_MatrixTranslation, TmpCtrl_MatrixRotation, TmpCtrl_MatrixComposite)affine_trans_region (TmpObj_Domain, TmpObj_DomainTransformed, TmpCtrl_MatrixComposite, 'true')affine_trans_image (TmpObj_MonoReduced_OCR_01_0, TmpObj_ImageTransformed, TmpCtrl_MatrixComposite, 'constant', 'true')dilation_circle (TmpObj_Domain, TmpObj_DomainExpanded, 9)expand_domain_gray (TmpObj_ImageTransformed, TmpObj_ImageTransformedExpanded, 9)reduce_domain (TmpObj_ImageTransformed, TmpObj_DomainTransformed, TmpObj_ImageTransformedReduced)crop_part (TmpObj_ImageTransformedReduced, TmpObj_MonoReduced_OCR_01_0, 0, 0, TmpCtrl_Col2-TmpCtrl_Col1+1, TmpCtrl_Row2-TmpCtrl_Row1+1)set_system ('clip_region', TmpCtrl_ClipRegion)find_text (TmpObj_MonoReduced_OCR_01_0, TextModel, TmpCtrl_ResultHandle_OCR_01_0)get_text_object (Symbols_OCR_01_0, TmpCtrl_ResultHandle_OCR_01_0, 'manual_all_lines')dev_display (TmpObj_MonoReduced_OCR_01_0)dev_set_draw ('fill')dev_set_colored (3)dev_display (Symbols_OCR_01_0)do_ocr_multi_class_mlp (Symbols_OCR_01_0, TmpObj_MonoReduced_OCR_01_0, OcrHandle, SymbolNames_OCR_01_0, Confidences_OCR_01_0)
* 获取元组的第一个元素
FirstSymbol := SymbolNames_OCR_01_0[0]
SecondSymbol := SymbolNames_OCR_01_0[1] if (FirstSymbol!='C' and SecondSymbol!='C')rotate_image (Image, Image, 180, 'constant')access_channel (Image, TmpObj_Mono, 1)reduce_domain (TmpObj_Mono, ROI_OCR_01_0, TmpObj_MonoReduced_OCR_01_0)TmpCtrl_Orientation := 0TmpCtrl_RangeMin := -0.174533TmpCtrl_RangeMax := 0.174533text_line_orientation (TmpObj_MonoReduced_OCR_01_0, TmpObj_MonoReduced_OCR_01_0, 18, TmpCtrl_Orientation+TmpCtrl_RangeMin, TmpCtrl_Orientation+TmpCtrl_RangeMax, TmpCtrl_Orientation)hom_mat2d_identity (TmpCtrl_MatrixIdentity)hom_mat2d_rotate (TmpCtrl_MatrixIdentity, -TmpCtrl_Orientation, 0, 0, TmpCtrl_MatrixRotation)get_domain (TmpObj_MonoReduced_OCR_01_0, TmpObj_Domain)get_system ('clip_region', TmpCtrl_ClipRegion)set_system ('clip_region', 'false')dilation_circle (TmpObj_Domain, TmpObj_DomainExpanded, 9)affine_trans_region (TmpObj_DomainExpanded, TmpObj_DomainTransformedRaw, TmpCtrl_MatrixRotation, 'true')smallest_rectangle1 (TmpObj_DomainTransformedRaw, TmpCtrl_Row1, TmpCtrl_Col1, TmpCtrl_Row2, TmpCtrl_Col2)hom_mat2d_translate (TmpCtrl_MatrixIdentity, -TmpCtrl_Row1, -TmpCtrl_Col1, TmpCtrl_MatrixTranslation)hom_mat2d_compose (TmpCtrl_MatrixTranslation, TmpCtrl_MatrixRotation, TmpCtrl_MatrixComposite)affine_trans_region (TmpObj_Domain, TmpObj_DomainTransformed, TmpCtrl_MatrixComposite, 'true')affine_trans_image (TmpObj_MonoReduced_OCR_01_0, TmpObj_ImageTransformed, TmpCtrl_MatrixComposite, 'constant', 'true')dilation_circle (TmpObj_Domain, TmpObj_DomainExpanded, 9)expand_domain_gray (TmpObj_ImageTransformed, TmpObj_ImageTransformedExpanded, 9)reduce_domain (TmpObj_ImageTransformed, TmpObj_DomainTransformed, TmpObj_ImageTransformedReduced)crop_part (TmpObj_ImageTransformedReduced, TmpObj_MonoReduced_OCR_01_0, 0, 0, TmpCtrl_Col2-TmpCtrl_Col1+1, TmpCtrl_Row2-TmpCtrl_Row1+1)set_system ('clip_region', TmpCtrl_ClipRegion)find_text (TmpObj_MonoReduced_OCR_01_0, TextModel, TmpCtrl_ResultHandle_OCR_01_0)get_text_object (Symbols_OCR_01_0, TmpCtrl_ResultHandle_OCR_01_0, 'manual_all_lines')dev_display (TmpObj_MonoReduced_OCR_01_0)dev_set_draw ('fill')dev_set_colored (3)dev_display (Symbols_OCR_01_0)do_ocr_multi_class_mlp (Symbols_OCR_01_0, TmpObj_MonoReduced_OCR_01_0, OcrHandle, SymbolNames_OCR_01_0, Confidences_OCR_01_0)endifTxtPath := 'C:/Users/Administrator/Desktop/盖码测试/OCRText'
file_name:=TxtPath+'/'+Index+'.txt'
* 打开文件以写入(如果文件已存在则覆盖)
open_file(file_name, 'output', FileHandle)
* 写入OCR信息
fwrite_string(FileHandle, SymbolNames_OCR_01_0)
*关闭文件
close_file(FileHandle)endfor
4、运行效果

5、资源获取
CSDN 源码下载:Halcon基础-瓶盖OCR识别
相关文章:
Halcon基础-瓶盖带角度的OCR批量识别
Halcon基础-OCR识别 1、OCR识别素材2、创建路径文件3、Halcon代码实现4、运行效果5、资源获取 1、OCR识别素材 这里我准备了7张不同角度的OCR图片,如下所示: 2、创建路径文件 按照下图所示创建全部文件夹和文件: 01用来存放OCR识别原图 c…...
php语法学习
启动php 进入软件 打开文件:编写代码 $php true; $java false; var_dump($php);//输出变量细节 var_dump($java) 字符串 注意可以使用双引号也可以使用单引号 测试 $php "最好学web语言"; $java 脱胎于c语言; var_dump($php);//输出变量细节 var…...
JavaWeb合集22-Apache POI
二十二、Apache POI Apache POI是一个处理Miscrosoft Office各种文件格式的开源项目。简单来说就是,我们可以使用POI在Java 序中对Miscrosoft Office各种文件进行读写操作。一般情况下,POI都是用于操作Excel文件。 使用场景:银行网银系统导出…...
DDD重构-实体与限界上下文重构
DDD重构-实体与限界上下文重构 概述 DDD 方法需要不同类型的类元素,例如实体或值对象,并且几乎所有这些类元素都可以看作是常规的 Java 类。它们的总体结构是 Name: 类的唯一名称 Properties:属性 Methods: 控制变量的变化和添加行为 一…...
MATLAB Simulink (二)高速跳频通信系统
MATLAB & Simulink (二)高速跳频通信系统 写在前面1 系统原理1.1 扩频通信系统理论基础1.1.1 基本原理1.1.2 扩频通信系统处理增益和干扰容限1.1.3 各种干扰模式下抗干扰性能 1.2 高速跳频通信系统理论基础1.2.1 基本原理1.2.2 物理模型 2 方案设计2…...
智能合约分享
智能合约练习 一、solidity初学者经典示例代码: 1.存储和检索数据: // SPDX-License-Identifier: MIT pragma solidity ^0.8.0; // 声明 Solidity 编译器版本// 定义一个名为 SimpleStorage 的合约 contract SimpleStorage {// 声明一个公共状态变量 d…...
【MR开发】在Pico设备上接入MRTK3(二)——在Unity中配置Pico SDK
上一篇文档介绍了 【MR开发】在Pico设备上接入MRTK3(一)在Unity中导入MRTK3依赖 下面将介绍在Unity中导入Pcio SDK的具体步骤 在Unity中导入Pico SDK 当前Pico SDK版本 Unity交互SDK git仓库: https://github.com/Pico-Developer/PICO-Un…...
【Java】探秘正则表达式:深度解析与精妙运用
目录 引言 一、基本概念 1.1 元字符 1.2 预定义字符类 1.3 边界匹配符 1.4 数量标识符 1.5 捕获与非捕获分组 二、Java中的正则表达式支持 三、正则表达式的使用示例 3.1 匹配字符串 3.2 替换字符串 3.3 分割字符串 3.4 使用Pattern和Matcher 3.5 捕获组和后向…...
2.6.ReactOS系统中从内核中发起系统调用
2.6.ReactOS系统中从内核中发起系统调用 2.6.ReactOS系统中从内核中发起系统调用 文章目录 2.6.ReactOS系统中从内核中发起系统调用前言 前言 上面我们已经可以看到用户空间(R3)进行系统调用的全过程即两种方法的具体实现。 系统调用一般时从R3发起的…...
chat_gpt回答:python获取当前utc时间,将xml里时间tag里的值修改为当前时间
你可以使用 lxml 库来读取、修改 XML 文件中的某个标签的值,并将其保存为新的 XML 文件。以下是一个示例代码,展示如何获取当前的 UTC 时间,并将 XML 文件中的某个时间标签修改为当前时间。 示例代码: from lxml import etree f…...
机器学习-语言分析
机器学习 1.1人工智能概述 1.2.1 机器学习与人工智能,深度学习 深度学习->机器学习->人工智能; 人工智能:1950,实现自动下棋,人机对弈,达特茅斯会议->人工智能的起点,1956年8月。克劳…...
Oracle 常见索引扫描方式概述,哪种索引扫描最快!
一.常见的索引扫描方式 INDEX RANGE SCANINDEX FAST FULL SCANINDEX FULL SCAN(MIN/MAX)INDEX FULL SCAN 二.分别模拟使用这些索引的场景 1.INDEX RANGE SCAN create table t1 as select rownum as id, rownum/2 as id2 from dual connect by level<500000; create inde…...
字符串(3)_二进制求和_高精度加法
个人主页:C忠实粉丝 欢迎 点赞👍 收藏✨ 留言✉ 加关注💓本文由 C忠实粉丝 原创 字符串(3)_二进制求和_高精度加法 收录于专栏【经典算法练习】 本专栏旨在分享学习算法的一点学习笔记,欢迎大家在评论区交流讨论💌 目…...
《神经网络:智能时代的核心技术》
《神经网络:智能时代的核心技术》 一、神经网络的诞生与发展二、神经网络的结构与工作原理(一)神经元模型(二)神经网络训练过程 三、神经网络的应用领域(一)信息领域(二)…...
pdf内容三张以上转图片,使用spire.pdf.free
一、依赖 <spire.pdf.free.version>9.13.0</spire.pdf.free.version><itextpdf.version>5.5.13</itextpdf.version><dependency><groupId>e-iceblue</groupId><artifactId>spire.pdf.free</artifactId><version>$…...
游戏、软件、开源项目和资讯
游戏 标题链接【白嫖正版游戏】IT之家喜加一website 软件 标题链接【白嫖正版软件】反斗限免website 开源项目 标题链接【Luxirty Search】基于Google搜索结果,屏蔽内容农场Github【Video2X】图片/视频超分工具Github 新闻资讯 标题链接分享10个 Claude 3.5 …...
Acrel-1000变电站综合自动化系统及微机在化工企业中的应用方案
文:安科瑞郑桐 摘要:大型化工企业供配电具有的集约型特点,化工企业内35kV变电站和10kV变电所数量大、分布广,对于老的大多大型及中型化工企业而言,其变电站或变电所内高压电气设备为旧式继电保护装置,可靠…...
[Linux] CentOS7替换yum源为阿里云并安装gcc详细过程(附下载链接)
前言 CentOS7替换yum源为阿里云 yum是CentOS中的一种软件管理器,通过yum安装软件,可以自动解决包依赖的问题,免去手工安装依赖包的麻烦。 yum使用了一个中心仓库来记录和管理软件的依赖关系,默认为mirrorlist.centos.org…...
在Java中创建多线程的三种方式
多线程的创建和启动方式 在Java中,创建多线程主要有以下三种方式: 继承Thread类实现Runnable接口使用Callable接口与Future 下面是这三种方式的简单示例,以及如何在主类中启动它们。 1. 继承Thread类 class MyThread extends Thread {Ov…...
洛谷 AT_abc374_c [ABC374C] Separated Lunch 题解
题目大意 KEYENCE 总部有 N N N 个部门,第 i i i 个部门有 K i K_i Ki 个人。 现在要把所有部门分为 AB 两组,求这两组中人数多的那一组的人数最少为多少。 题目分析 设这些部门共有 x x x 个人,则较多的组的人数肯定大于等于 ⌈ …...
深入浅出Asp.Net Core MVC应用开发系列-AspNetCore中的日志记录
ASP.NET Core 是一个跨平台的开源框架,用于在 Windows、macOS 或 Linux 上生成基于云的新式 Web 应用。 ASP.NET Core 中的日志记录 .NET 通过 ILogger API 支持高性能结构化日志记录,以帮助监视应用程序行为和诊断问题。 可以通过配置不同的记录提供程…...
Linux 文件类型,目录与路径,文件与目录管理
文件类型 后面的字符表示文件类型标志 普通文件:-(纯文本文件,二进制文件,数据格式文件) 如文本文件、图片、程序文件等。 目录文件:d(directory) 用来存放其他文件或子目录。 设备…...
在鸿蒙HarmonyOS 5中实现抖音风格的点赞功能
下面我将详细介绍如何使用HarmonyOS SDK在HarmonyOS 5中实现类似抖音的点赞功能,包括动画效果、数据同步和交互优化。 1. 基础点赞功能实现 1.1 创建数据模型 // VideoModel.ets export class VideoModel {id: string "";title: string ""…...
【第二十一章 SDIO接口(SDIO)】
第二十一章 SDIO接口 目录 第二十一章 SDIO接口(SDIO) 1 SDIO 主要功能 2 SDIO 总线拓扑 3 SDIO 功能描述 3.1 SDIO 适配器 3.2 SDIOAHB 接口 4 卡功能描述 4.1 卡识别模式 4.2 卡复位 4.3 操作电压范围确认 4.4 卡识别过程 4.5 写数据块 4.6 读数据块 4.7 数据流…...
什么是库存周转?如何用进销存系统提高库存周转率?
你可能听说过这样一句话: “利润不是赚出来的,是管出来的。” 尤其是在制造业、批发零售、电商这类“货堆成山”的行业,很多企业看着销售不错,账上却没钱、利润也不见了,一翻库存才发现: 一堆卖不动的旧货…...
【SQL学习笔记1】增删改查+多表连接全解析(内附SQL免费在线练习工具)
可以使用Sqliteviz这个网站免费编写sql语句,它能够让用户直接在浏览器内练习SQL的语法,不需要安装任何软件。 链接如下: sqliteviz 注意: 在转写SQL语法时,关键字之间有一个特定的顺序,这个顺序会影响到…...
新能源汽车智慧充电桩管理方案:新能源充电桩散热问题及消防安全监管方案
随着新能源汽车的快速普及,充电桩作为核心配套设施,其安全性与可靠性备受关注。然而,在高温、高负荷运行环境下,充电桩的散热问题与消防安全隐患日益凸显,成为制约行业发展的关键瓶颈。 如何通过智慧化管理手段优化散…...
在鸿蒙HarmonyOS 5中使用DevEco Studio实现录音机应用
1. 项目配置与权限设置 1.1 配置module.json5 {"module": {"requestPermissions": [{"name": "ohos.permission.MICROPHONE","reason": "录音需要麦克风权限"},{"name": "ohos.permission.WRITE…...
【数据分析】R版IntelliGenes用于生物标志物发现的可解释机器学习
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者! 文章目录 介绍流程步骤1. 输入数据2. 特征选择3. 模型训练4. I-Genes 评分计算5. 输出结果 IntelliGenesR 安装包1. 特征选择2. 模型训练和评估3. I-Genes 评分计…...
C/C++ 中附加包含目录、附加库目录与附加依赖项详解
在 C/C 编程的编译和链接过程中,附加包含目录、附加库目录和附加依赖项是三个至关重要的设置,它们相互配合,确保程序能够正确引用外部资源并顺利构建。虽然在学习过程中,这些概念容易让人混淆,但深入理解它们的作用和联…...
